Flink CDC oracle cdc会有ddl数据在日志，就是怎么能拿到自定义处理？

在 Flink CDC 中，要处理来自 Oracle CDC 的DDL（数据定义语言）数据，您可以按照以下步骤进行自定义处理：

1. 配置 CDC 连接：
   首先，您需要配置 Flink CDC 连接到 Oracle 数据源，并设置好 CDC 监听的表和其他必要的连接参数。

2. 使用 Debezium DeserializationSchema：
   Debezium DeserializationSchema 是 Flink CDC 用于将 CDC 数据解析为 Flink 数据流的关键组件。您可以使用自定义的 DeserializationSchema 来处理 CDC 数据，包括DDL事件。您需要编写一个自定义 DeserializationSchema，它能够解析 CDC 数据流中的DDL事件。

3. 在 DeserializationSchema 中处理DDL事件：
   在自定义 DeserializationSchema 中，您可以检查每个 CDC 事件的类型，以确定它是否是DDL事件。通常，DDL事件的类型会在事件中有一个字段或标志，您可以使用它来判断。

4. 执行自定义逻辑：
   一旦您确定了一个事件是DDL事件，您可以编写自定义逻辑来处理它。这可能包括执行相应的数据库操作，例如执行ALTER TABLE语句或其他与DDL事件相关的操作。

5. 将处理后的数据发送到 Flink 中的目标：
   在处理完DDL事件后，您可以将数据发送到 Flink 中的目标，如 Kafka 主题、Flink State 或其他存储系统，以便进一步处理或分析。

下面是一个示例代码片段，展示了如何自定义处理 Oracle CDC 中的DDL事件：

public class CustomOracleDeserializationSchema implements DebeziumDeserializationSchema<RowData> {

    @Override
    public void deserialize(SourceRecord sourceRecord, Collector<RowData> out) throws Exception {
        String recordValue = sourceRecord.value().toString();

        // Check if it's a DDL event
        if (isDdlEvent(recordValue)) {
            // Custom logic to handle DDL event
            processDdlEvent(recordValue);
        } else {
            // Process regular CDC data
            // Convert CDC data to RowData and emit it
            RowData rowData = convertCdcDataToRowData(recordValue);
            out.collect(rowData);
        }
    }

    private boolean isDdlEvent(String recordValue) {
        // Implement logic to check if the record is a DDL event
        // Return true if it's a DDL event, false otherwise
    }

    private void processDdlEvent(String ddlEvent) {
        // Custom logic to handle DDL event
    }

    // Implement conversion logic to convert CDC data to RowData
    private RowData convertCdcDataToRowData(String cdcData) {
        // Convert CDC data to RowData
    }
}

请注意，具体的实现细节和DDL事件的格式可能因使用的CDC工具和Oracle版本而异。您需要根据实际情况进行适当的调整和自定义处理。

Flink CDC for Oracle不支持直接处理DDL日志。然而，你可以通过以下步骤来获取和处理DDL日志：

1. 捕获DDL日志：首先，你需要捕获所有的DDL日志。这可以通过修改Oracle的初始化参数来实现。例如，你可以设置log_min_duration_statement参数为0，这样Oracle就会记录所有SQL语句的执行情况，包括DDL语句。

2. 解析DDL日志：然后，你需要解析DDL日志，提取出DDL语句。这可以通过编写一个自定义的逻辑来实现，例如，你可以使用正则表达式来匹配DDL语句。

3. 处理DDL日志：最后，你需要处理DDL日志。这可以通过编写一个自定义的处理函数来实现，例如，你可以使用Java的Stream API来处理DDL语句。

以下是一个基本的示例：

public class DdlHandler implements ProcessFunction<String, String> {
    @Override
    public void processElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) {
        // 在这里处理DDL语句
    }
}

...

DataStream<String> ddlLogs = env.addSource(new FlinkLogSource<>("my_log_file"));
ddlLogs.process(new DdlHandler());

在这个示例中，我们创建了一个名为DdlHandler的类，它实现了ProcessFunction接口。然后，我们在processElement方法中处理DDL语句。